Abstract
Авторы данной статьи рассмотрели проблему распознавания наличия маски на лице с помощью сверточной нейронной сети. В данной работе выполнен анализ современных методов распознавания изображений, изучен процесс идентификации лиц и предметов. Также приведен полный алгоритм процесса определения наличия маски на лице - от наращивания набора баз данных для обучения нейронной сети до процесса распознавания. Эта ситуация заставляет людей адаптироваться к новым условиям, например: работать дома, общаться через Интернет, соблюдать чистоту, чтобы уменьшить передачу COVID-19. Более того, исследования показали, что ношение маски является одним из способов снижения риска передачи вируса. Это заставляет многие общественные места иметь меры о том, что их клиент должен держать дистанцию между людьми и носить маску на лице правильно. Но поставщики общественных услуг не в состоянии тщательно проверить, все ли клиенты носят маску или нет. Поэтому в данном проекте мы предлагаем систему обнаружения масок на лице через веб-камеры с помощью распознавания изображений, которая является одним из высокоточных и эффективных детекторов масок на лице. Эта система может обнаружить маску на лице, отсутствие маски на лице и неправильную маску на лице. Эта система поможет поставщикам общественных услуг убедиться, что все люди в этом месте правильно носят маску, поощрять людей использовать маски и обеспечивать безопасную среду в этих общественных местах.